En los últimos años, los modelos generativos profundos han logrado avances significativos, y los modelos de difusión son particularmente llamativos, y superan efectivamente muchas limitaciones de los modelos generativos tradicionales. Investigadores de la Universidad China de Hong Kong, la Universidad de West Lake, el MIT y otras instituciones publicaron recientemente un artículo de revisión en la revista IEEE TKDE, en el que se analizan en profundidad los últimos avances de los modelos de difusión y su amplia aplicación. Este documento resume sistemáticamente los resultados revolucionarios en este campo y espera con interés las tendencias de desarrollo futuras.
Se han logrado avances significativos en los modelos generativos profundos, especialmente los modelos de difusión que abordan las limitaciones de los modelos generativos. La lengua y literatura china de Hong Kong, la Universidad de West Lake, el MIT, etc. publicaron un artículo de revisión sobre IEEE TKDE para discutir en profundidad el progreso y la aplicación de los modelos de difusión. Tecnologías como la destilación de conocimientos, los métodos de formación mejorados y los modelos de preformación acelerados han mejorado la eficiencia de los modelos de difusión. El modelo de difusión no sólo se aplica con éxito a la generación de imágenes, sino que también puede convertir texto en imágenes e implementar funciones de edición, lo que demuestra poderosas perspectivas de aplicación técnica.El avance de la tecnología de modelos de difusión ha brindado nuevas posibilidades al campo de la inteligencia artificial, y su aplicación en la generación de imágenes y la conversión de texto a imagen ha brindado enormes oportunidades de desarrollo para todos los ámbitos de la vida. En el futuro, con la mejora y el desarrollo continuos de la tecnología, el modelo de difusión desempeñará un papel importante en más campos y promoverá el progreso continuo de la tecnología de inteligencia artificial.